一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于视频编解码技术领域，具体为一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置。本发明专利技术包括：设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；计算每个宏块的运动信息和静止信息；计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；更新反馈周期和反馈强度。本发明专利技术能够根据宏块的运动和静止特征自适应地调整编码量化参数，合理地分配比特数，使得编码的实际码率接近设定的目标码率，同时获取较高的图像质量，在给定带宽的情况下，为用户提供更好的视觉体验。

A macroblock rate control method and device based on human visual system

【技术实现步骤摘要】
一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置
本专利技术涉及计算机信息
，更具体地涉及图像压缩领域。
技术介绍
图像压缩的效率与图像的内容之间存在极大关联，对于复杂多变的视频场景，编码压缩后的输出码流变化也相对较大，在信道环境较差时容易导致图像解码质量不稳定。因此，码率控制的目标是在满足信道带宽约束的条件下，尽可能地获取最优的图像质量。通常来说，码率越高，图像质量越好，并且在低码率的应用场景中，码率对图像质量的影响将更加明显。所以在低码率时，图像质量很大程度上取决于码率的合理分配，人眼敏感区域应该多分配码率，而人眼非敏感区域应该少分配码率。但在实际应用中，编码器很难区分图像中的人眼敏感区域与人眼非敏感区域，因此很难做到自适应调整分配码率，从而导致在一定程度上的人眼主观视频质量下降。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法。为实现本专利技术目的提供的一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法，包括如下步骤：步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；步骤104，更新反馈周期和反馈强度。根据本专利技术的一个方面，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数，包括如下步骤：根据应用场景需求，设定编码器的目标码率和帧率；初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R。根据本专利技术的一个方面，计算每个宏块的运动信息和静止信息，包括如下步骤：统计当前帧中每个宏块运动的像素点个数；计算当前帧中每个宏块的方差。根据本专利技术的一个方面，采用帧差法，将当前宏块的每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的像素点个数作为运动像素点个数，记为N。根据本专利技术的一个方面，分别计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR=（4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V）/6。根据本专利技术的一个方面，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移，包括如下步骤：将N和VAR分别作为运动特征和静止特征，并判断两种特征是否为有效特征；如果运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm，Lm=（N+S*Navg）/（S*N+Navg），其中，Navg表示当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove，DeltaQpmove=/16*log2（Lm），其中，MBy表示当前帧图像宏块高度，MBx表示当前帧图像宏块宽度；如果运动特征为无效特征，则设置DeltaQpmove=0；如果静止特征为有效特征，则计算归一化静止特征，记为Ls，Ls=（VAR+S*VARavg）/（S*VAR+VARavg），其中，VARavg表示当前帧中所有宏块方差的平均值，然后计算当前宏块静止特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpstatic，DeltaQpstatic=/16*log2（Ls）；如果静止特征为无效特征，则设置DeltaQpstatic=0；计算当前宏块编码量化参数的偏移，记为DeltaQp，DeltaQp=（DeltaQpmove+DeltaQpstatic）/2；累加当前帧中所有宏块对应的DeltaQp，并求平均值，获得当前帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移，作为下一帧图像帧级编码量化参数的偏移。根据本专利技术的一个方面，如果Navg为0，判断运动特征为无效特征；如果Navg>0，判断运动特征为有效特征。根据本专利技术的一个方面，如果VARavg为0，判断静止特征为无效特征；如果VARavg>0，判断静止特征为有效特征。根据本专利技术的一个方面，更新反馈周期和反馈强度，包括如下步骤：判断当前帧是否为反馈周期T内的最后一帧；如果当前帧不是处于反馈周期T的最后一帧，则不进行更新处理操作；如果当前帧处于反馈周期T的最后一帧，则计算码率误差率；根据码率误差率调整反馈周期和反馈强度。根据本专利技术的一个方面，根据实际编码码率和目标码率计算码率误差率，记为F，F=（BITRATE-TARGET）/TARGET，其中，BITRATE表示实际编码码率，TARGET表示目标码率，通过对大量视频码流进行统计得到阈值Ratio；如果F>=-Ratio且F<=Ratio，则反馈周期T=T*2，反馈强度S保持不变；如果F<Ratio，则反馈周期T=T/2，反馈强度S=S/2；如果F>Ratio，则反馈周期T=T/2，反馈强度S=S*2。本专利技术还提供一种计算机装置，包括存储器、处理器及储存在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实施上述方法。上述一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法的有益效果：设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；计算每个宏块的运动信息和静止信息；计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；更新反馈周期和反馈强度。本专利技术计算每个宏块的动态信息和静止信息，自适应地在人眼视觉敏感区域多分配码率，在人眼视觉非敏感区域少分配码率，能最大限度地利用带宽，提高视频的主观质量。附图说明图1是根据本专利技术方法的一具体实施例的流程图；图2是AVC参考软件JM19.0编码720P视频流的主观效果图；图3是根据本专利技术方法的一具体实施例的编码720P视频流的主观效果图；图4是AVC参考软件JM19.0编码1080P视频流的主观效果图；图5是根据本专利技术方法的一具体实施例的编码1080P视频流的主观效果图。具体实施方式图1是根据本专利技术方法的一具体实施例的流程图：在步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；在步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；在步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；在步骤104，更新反馈周期和反馈强度。下面，对根据本专利技术一个实施例的一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法进行详细描述。根据应用场景以及带宽容量，设定编码器的目标码率和帧率。初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R。采用帧差法，将当前宏块每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的个数作为运动像素点个数，记为N，作为运动特征。计算当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，记为Navg。计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove。如果Navg为0，判断运动特征为无效特征，设置DeltaQpmove=0；如果Navg大于0，判断运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm，Lm=（N+S*Navg）/（S*N+Navg），然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，DeltaQp本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法，包括如下步骤：步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；步骤104，更新反馈周期和反馈强度；其中，所述步骤101包括如下步骤：根据应用场景需求，设定编码器的目标码率和帧率；初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R；其中，所述步骤102包括如下步骤：统计当前帧中每个宏块运动的像素点个数；计算当前帧中每个宏块的方差，采用帧差法，将当前宏块的每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的像素点个数作为运动像素点个数，记为N，分别计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR＝(4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V)/6；其中，所述步骤103包括如下步骤：将N和VAR分别作为运动特征和静止特征，并判断两种特征是否为有效特征；如果运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm，Lm＝(N+S*Navg)/(S*N+Navg)，其中，Navg表示当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove，...

【技术特征摘要】
1.一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法，包括如下步骤：步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；步骤104，更新反馈周期和反馈强度；其中，所述步骤101包括如下步骤：根据应用场景需求，设定编码器的目标码率和帧率；初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R；其中，所述步骤102包括如下步骤：统计当前帧中每个宏块运动的像素点个数；计算当前帧中每个宏块的方差，采用帧差法，将当前宏块的每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的像素点个数作为运动像素点个数，记为N，分别计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR＝(4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V)/6；其中，所述步骤103包括如下步骤：将N和VAR分别作为运动特征和静止特征，并判断两种特征是否为有效特征；如果运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm，Lm＝(N+S*Navg)/(S*N+Navg)，其中，Navg表示当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove，其中，MBy表示当前帧图像宏块高度，MBx表示当前帧图像宏块宽度；如果运动特征为无效特征，则设置DeltaQpmove＝0；如果静止特征为有效特征，则计算归一化静止特征，记为Ls，Ls＝(VAR+S*VARavg)/(S*VAR+VARavg)，其中，VARavg表示当前帧中所有宏块方差的平均值...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：珠海亿智电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44